Klasifikasi Penyakit Hati Dengan Algoritma Random Forest

Haikal, Muhammad Yassan (2024) Klasifikasi Penyakit Hati Dengan Algoritma Random Forest. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_COVER.pdf - Published Version Download (33kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_Lembar Pengesahan.pdf - Published Version Download (437kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_Surat Keterangan Persetujuan Publikasi.pdf - Published Version Download (327kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_Lembar Pernyataan.pdf - Published Version Download (406kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (90kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (31kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_BAB I.pdf - Published Version Download (123kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_BAB II.pdf - Published Version Download (316kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (268kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (168kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_BAB V.pdf - Published Version Download (16kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (109kB)
	Text UNIKOM_Muhammad Yassan Haikal_Kontak Penulis Dan Kontributor.pdf - Published Version Download (104kB)

Abstract

Penyakit hati adalah salah satu penyebab kematian paling umum diseluruh dunia. Karena itu, peneliti akan melakukan klasifikasi penyakit hati menggunakan teknik machine learning, dengan metode Random Forest. Random Forest dapat membantu dalam mendeteksi penyakit hati pada tahap awal berdasarkan dalam data pasien. Hal ini memungkinkan untuk tindakan pencegahan lebih dini. Metode Random Forset ini merupakan metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan apakah seorang pasien menderita penyakit hati. Untuk mencapai tangkat akurasi terbaik, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan mengevaluasi kinerja algoritma Random Forest dalam klasifikasi penyakit hati, dengan fokus pada dua dataset berbeda yaitu Indian Liver Patient dan BUPA Liver Disorders. Penelitian ini menggunakan teknik oversampling SMOTE untuk menangani masalah ketidakseimbangan data yang ada dalam kedua dataset tersebut. Proses evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil akurasi model pada dataset asli dan dataset yang telah dioversampling menggunakan tiga skema proporsi data latih dan uji yaitu 80:20, 60:40, dan 50:50. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan teknik oversampling secara signifikan meningkatkan akurasi model, terutama pada dataset BUPA Liver Disorders yang mencapai akurasi terbaik sebesar 80% dengan proporsi data latih dan uji 80:20. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma Random Forest dengan teknik oversampling memberikan kinerja yang optimal dalam klasifikasi penyakit hati.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Penyakit Hati, Klasifikasi, Random Forest, SMOTE
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 005_Computer Programming, Programs & Data Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Sistem Komputer (02)
Depositing User:	Mia Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	28 Jul 2025 07:21
Last Modified:	28 Jul 2025 07:21
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/10694

Actions (login required)

View Item